可变形

作品数：1072被引量：2067H指数：15
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可变形卷积网络的解释性研究及其在蝴蝶物种识别模型中的应用
《计算机应用》2025年第1期261-274,共14页王璐 刘东 刘卫光 
近年来,可变形卷积网络(DCN)广泛运用于图像识别和分类等领域,然而对该模型的可解释性研究较为有限,它的适用性缺乏充分理论支持。针对上述问题,提出DCN的解释性研究及其在蝴蝶物种识别模型中的应用。首先,引入可变形卷积对VGG16、ResNe...
关键词：可变形卷积网络 可解释性 蝴蝶物种识别 类激活映射 显著性移除 
改进YOLOv5目标检测模型在城市街道场景中的应用被引量：1
《计算机应用》2023年第S02期83-88,共6页杨浩 陈斌 
针对城市街道场景中小目标和密集目标检测准确率不高的问题,提出一种改进的YOLOv5的目标检测模型——City-YOLO。首先利用可变形卷积和Focus模块设计了两种新的下采样模块,使骨干网络(Backbone)与Neck层提取特征信息更准确,同时融合了...
关键词：城市街道场景 小目标 密集目标 YOLO 可变形卷积 注意力机制 
基于改进VarifocalNet的高精度目标检测算法被引量：2
《计算机应用》2023年第7期2147-2154,共8页姬张建 张明 王子龙 
山西省基础研究计划项目(20210302123443,201901D211176,201901D211170)。
针对通用目标检测场景下,现有单阶段无锚检测器识别精度低、识别困难等问题,提出一种基于改进变焦网络VFNet(VarifocalNet)的高精度目标检测算法。首先,利用循环层聚合网络(RLANet)替换VFNet用于特征提取的主干网络ResNet,循环残差连接...
关键词：循环层聚合网络 目标检测 可变形卷积 特征对齐 特征金字塔网络 知识蒸馏 
基于几何适应与全局感知的遥感图像目标检测算法被引量：10
《计算机应用》2023年第3期916-922,共7页顾勇翔 蓝鑫 伏博毅 秦小林 
全国科学院联盟合作项目(中国科学院成都分院-重庆科学技术研究院);中科院STS区域重点项目(A类)(KFJ-STS-QYZD-2021-21-001);四川省科技计划资助项目(2019ZDZX0006);中国科学院“西部青年学者”项目(201899);四川省委组织部人才专项。
针对遥感图像目标尺寸小、目标方向任意和背景复杂等问题,在YOLOv5算法的基础上,提出一种基于几何适应与全局感知的遥感图像目标检测算法。首先,将可变形卷积与自适应空间注意力模块通过密集连接交替串联堆叠,在充分利用不同层级的语义...
关键词：遥感图像 目标检测 TRANSFORMER 可变形卷积 空间注意力 YOLOv5 
基于改进Faster RCNN的节肢动物目标检测方法被引量：7
《计算机应用》2023年第1期88-97,共10页郭子豪 董乐乐 曲志坚 
山东省高等学校青年创新团队发展计划项目(2019KJN048)。
自然生态环境下的节肢动物目标检测存在目标背景复杂、尺度差异大以及目标密集等特点,导致目标检测精度和准确率不高。为此,提出一种基于改进Faster RCNN模型的节肢动物目标检测方法 AROD RCNN。首先,设计一种有监督的并行空间与通道注...
关键词：目标检测 注意力机制 可变形卷积 特征金字塔网络 密集局部回归 节肢动物 
面向三维点云单目标跟踪的提案聚合网络被引量：1
《计算机应用》2022年第5期1407-1416,共10页庄屹 赵海涛 
与二维可见光图像相比,三维点云在空间中保留了物体真实丰富的几何信息,能够应对单目标跟踪问题中存在尺度变换的视觉挑战。针对三维目标跟踪精度受到点云数据稀疏性导致的信息缺失影响,以及物体位置变化带来的形变影响这两个问题,在端...
关键词：点云 目标跟踪 孪生网络 注意力机制 可变形卷积 
基于可变形卷积和自适应空间特征融合的硬币表面缺陷检测算法被引量：5
《计算机应用》2022年第2期638-645,共8页王品学 张绍兵 成苗 何莲 秦小山 
针对硬币表面缺陷较小、形状多变且易与背景混淆而不易检出的问题,改进YOLOv3算法并提出基于可变形卷积和自适应空间特征融合的硬币表面缺陷检测算法DCA-YOLO。首先,由于缺陷形状的多变设计了3种在主干网络中不同位置添加可变形卷积模...
关键词：YOLOv3算法 硬币 表面缺陷检测 可变形卷积 自适应空间特征融合 
基于深度Q学习和可变形卷积U-Net的肝脏肿瘤分割方法
《计算机应用》2021年第S02期362-366,共5页康天赐 姚宇 萧力芮 
针对传统卷积神经网络U-Net对早期肝脏肿瘤的分割精度低的问题,在U-Net的基础上提出了基于深度Q学习和可变形卷积U-Net的肝脏肿瘤分割方法。首先使用深度Q学习对图像进行肿瘤目标定位,然后对目标肿瘤区域使用可变形卷积的U-Net进行分割...
关键词：强化学习 深度学习 可变形卷积 图像分割 肝脏肿瘤 
基于改进单点多盒检测器的大坝缺陷目标检测方法被引量：2
《计算机应用》2021年第8期2366-2372,共7页陈静 毛莺池 陈豪 王龙宝 王子成 
国家重点研发计划项目(2018YFC0407105);华能集团总部科技项目(HNKJ19-H12);国网新源科技项目(SGTYHT/19-JS-217)。
为提升大坝安全运维的效率,大坝缺陷目标检测模型有助于辅助巡检人员进行缺陷检测。大坝缺陷几何形状多变,而采用传统卷积方式进行特征提取的单点多盒检测器(SSD)模型无法适应缺陷的几何变换。针对上述问题,提出可变形卷积单步多框检测...
关键词：目标检测 工程缺陷 可变形卷积 单点多盒检测器 非极大值抑制 
基于卷积神经网络的火灾识别算法被引量：10
《计算机应用》2020年第S02期173-177,共5页李杰 邱选兵 张恩华 李宁 魏永卜 李传亮 
国家自然科学基金资助项目(U1610117,U1810129,11904252);山西省重点研发计划项目(201803D121090,201803D31077)。
针对传统图像处理和浅层机器学习的火灾识别中准确率不太高、特征难以提取等问题,提出一种基于卷积神经网络的火灾识别算法。首先将图片数据集转化为快速HSI色彩格式,增加图片视觉特性,便于深度学习提取火焰特征;然后采用Inception_Resn...
关键词：可变形卷积网络 HSI色彩模型 支持向量机 卷积神经网络 深度学习 
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